摘要
在現代工作中，任務與專案管理面臨著許多挑戰，本文章探討如何克服這些困境以提升效率與靈活性。 歸納要點:
- 擴充套件任務管理的範疇,強調將任務與具體行為聯繫,以提升主動性和時間管理技能。
- 情境相關任務管理考量使用者當前環境,透過自動化安排提供更個人化的管理體驗。
- AI 驅動的工具能自動化重複性工作並提供個人化建議,提高整體生產力。
我想為自己找到一個真正有效的系統，因此上個月我開始更深入地思考這個問題。我逐漸意識到，當我試圖“建立一個適合我的系統”時，我潛意識中將其轉化為“尋找一個能夠解決所有問題的應用程式”。在其他領域，我並不是這樣工作的，所以對於自己從未意識到之前所處於的一場徒勞任務感到有些驚訝。實際上，我不認為市場上存在任何現成的全能應用程式能夠滿足我所需要或希望的所有功能。在這篇文章中，我想展示原因。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- Rows 是一個利用AI分析數據和撰寫文案的試算表工具。
- 透過自動化技術,能夠有效降低人力負擔,提高工作效率。
- 即時監控生產過程,有助於穩定流程和減少停機風險。
- 鋒形科技推出的Femas HR系統,自動化管理人資相關紀錄,提升工作效率。
- Asana 作為專案管理工具,幫助團隊簡化流程並提高合作效益。
- Trello 提供便捷的任務及訊息管理功能,適合經常使用Slack溝通的團隊。
在這個數位快速變遷的時代，各種工具如Rows、Asana 和 Trello 正在幫助企業提升效率。透過自動化和AI技術，不僅能減輕員工的負擔，也讓工作流程更加順暢。尤其是對於需要頻繁協作和數據處理的團隊來說，這些工具無疑是未來工作的必備良品。
擴充套件任務管理的範疇，推動以行為為基礎的工作流
為了更清楚地說明，如果你在任務與專案管理上沒有遇到我所碰到的問題，那就太好了。我並不是說我的方法是對的，而應用程式是錯的，這樣的想法實在荒謬。我只是指出，我們的願景不一致，而我的思維方式並不適合這些現成應用程式的設計。開發者顯然不是為我一個人來開發這些應用，因此我必須辨識自己的觀點並圍繞它們建立系統。你也應該這麼做。不過，如果你對於你的任務和專案管理設定感到滿意，那麼可以忽略我所說的一切 🙂。我們通常將任務和專案管理視為工作相關事宜——我們需要做什麼才能賺取報酬？但我不喜歡這種限制。我認為掌握生活中所有專案能夠帶來賦權感。因此，這裡有一些潛在的思考！涉及人類活動時，我們需要問自己：我們需要做什麼？為什麼要這麼做？（考慮上下文因素，例如專案、目標等）我們何時需要去做？當時間到了，我們又該如何完成它？
**專案 1 具體說明：擴充套件任務管理的應用範圍**傳統的任務管理工具主要集中於工作相關的任務，但現代使用者需要一個更全面性的解決方案，以涵蓋生活中的所有領域。例如，使用者可以利用任務管理工具追蹤個人目標、健康習慣及人際關係，從而實現更好的整體工作與生活平衡。
**專案 2 具體說明：推動以行為為本的工作流程**最新趨勢強調「以行為為本」的工作流程。此方法著重於實際執行任務，而非僅僅列出待辦事項清單。透過整合習慣追蹤器、提醒及進度監控功能，任務管理工具能幫助使用者建立持續性的行動模式，提高生產力並改善結果。
情境相關任務管理：全面考量脈絡的重要性
無論你如何定義任務和專案管理，擁有宏觀與微觀的視角都是至關重要的——即整體工作狀況與你今天實際要做的事情之間的對比。這兩個視角需要彼此聯絡。我在生活中的任何階段都未曾成功達成過這一點，因此是時候準確找出問題並加以解決了！在我看來，許多應用程式中有兩個被忽視的核心問題，在任務和專案管理方面顯得尤為明顯。所有任務都有某種形式的依賴關係，且依賴型別各異。很少有應用程式能夠處理依賴性，但對我而言，任務只有在考量依賴性時才會變得意義明確。我喜愛情境的重要性。🥥任務經常發生於日常例行事務中，而這些例行事務則塑造了我們該如何處理它們。我的生活和工作很大程度上是例行公事，我需要利用這一點來節省思考成本。接下來，也許最關鍵的一點是，不是所有任務都適合上述兩個要素。或者，即便它們符合這兩者，了解例行公事或依賴性可能已經成為第二天性，因此使用一款應用程式來幫助處理就顯得多餘。我不想為了好玩而進行過度工程設計，我希望擁有一個可以如我所願運作的系統！除了傳統的任務和專案管理觀點外，本篇文章強調了「情境相關性」的重要性，包括任務之間的脈絡以及它們如何融入日常工作流程。此觀點對於理解任務真正意義至關重要，有助於建立更有效率的任務管理系統。同時，我提倡使用智慧型學習演演算法，以最佳化你的任務管理體驗。這些演演算法可以根據使用者的行為模式和偏好自動調整系統，提供個性化的建議及見解，使得整體流程進一步簡化，更高效地完成每一專案標。
AI 與敏捷方法提升任務管理效率與靈活性
讓我們進一步討論這些觀點。在我的經驗中，任務通常是可預測的，雖然在時間安排上並不總是如此。我相信我們大多數人都可以將自己的生活和工作角色劃分為各種例行公事，我將其視為一組一起完成的任務：例如我的拍攝例行、公薪水日例行、社交媒體發文例行等等。這些例行公事可能會在每週或每月的特定時間發生，比如每週檢討或準備星期一的團隊會議。在這些情況下，重複性的任務（及子任務）運作得相當良好，許多應用程式也能很好地處理這方面。關鍵的是，不所有的例行公事都遵循這種規律性。例行公事並不一定決定事情需要何時發生，而是指某些任務會一起出現，且常常按特定順序進行。這就是可預測之處。
除了上述對於任務管理的一般觀察之外，我們也看到AI技術正在逐步改變這個領域。**AI 驅動的任務預測：**隨著 AI 技術的進步，現在可以使用 AI 驅動的任務預測技術來協助使用者識別和預測未來任務。這些技術利用機器學習演演算法分析過往資料並辨識模式，以提供更有效率的工作規劃與安排。**敏捷方法的整合：**近年來，在任務管理領域中愈加受到重視的敏捷方法，更強調團隊合作、靈活應變與持續反饋，使得建立更具適應性的任務管理系統成為可能。
綜合以上所述，可以看出無論是在具體操作上還是在理論框架中，我們如何理解和實踐日常中的各項程式，都深受科技進步及新興管理理念影響。因此，在制定我們的工作流程時，不妨考慮如何將 AI 和敏捷的方法融入其中，以提升效率並增強靈活性。
AI整合任務管理：提升任務管理效率的利器
例如，我必須在編輯之前始終拍攝影片，而在上傳之前又必須進行編輯。拍攝影片總是包含這三個任務，但我並不是每隔一個星期二的11點或每個星期一的3點就定時拍攝。我只是會在有空的時候去拍攝。因此，當我要拍攝一段影片時，我需要將所有相關任務新增到我的任務清單中（相信我，這遠不止三項！），並為它們排定時間。但如果這是一項例行工作，我其實不應該需要這樣做，正因為它是可預測的。我決定，在理想情況下，當要拍攝影片時，我希望能夠按一下按鈕，就能看到所有必要的任務按照正確的順序出現，同時圍繞我的日曆和更廣泛的任務清單進行排程。聽起來簡單吧？錯了。安排任務並沒有那麼容易，這引出了我的第二個問題。所有任務都有各種可預測的依賴關係，但鮮少有任務管理應用程式能很好地處理它們。目前可用的選擇相對有限且笨重，就我所知，它們僅將依賴關係視為另一項任務。但仔細想想，依賴關係只是上下文因素。因此，任務依賴關係其實只是一組上下文因素。
隨著AI技術的進步，**與AI整合的任務管理**也開始逐漸成形。這些應用程式可以根據使用者習慣及偏好自動化管理，例如預測優先順序、排列執行順序甚至分組相關任務，大幅簡化整體流程，使得使用者能更有效率地完成工作。以往傳統的應用程式通常無法清楚顯示不同任務之間存在著哪些依賴關係。而新的趨勢則包括**依賴關係視覺化**功能，可以使使用者明白每一專案如何影響其他事項，有助於做出更明智決策。
這裡還有其他一些：
AI 自動管理依賴關係，最佳化任務處理流程
我們經常以隱含的方式理解和處理依賴關係。「去買食材」顯然是一項下班後要做的工作，因此在週一上午十一點，你可以放心地忽略這件事。這或許就是為什麼每週清單對於人們來說相當有效，因為每天都可以根據你所隱含理解的依賴關係，選擇想做的事情。即使如此，你仍然會看到那個任務，開始思考應該買些什麼來善用冰箱裡的花椰菜，結果卻偏離了原本打算做的事情。或許我應該在這裡換個代詞，其實這是我自己的問題，不應該替大家發聲！但重點是，我們經常會看到那些明知道現在無法完成的任務。我們可能在等一封電子郵件、等待窗外噪音停止，或者需要先完成另一項任務。如果沒有必要的上下文，我不想看到這些任務。在多方面來說，如果我的任務清單能真正與我此刻相關，那麼「停下思考、開始行動」將變得容易得多。在敏捷開發方法論中，依賴關係管理已成為關鍵實務，可以透過「看板」或「燃盡圖」等視覺化工具追蹤和管理任務之間的關聯性。這有助於團隊識別瓶頸並最佳化工作流程，以確保任務順利進行，而不會因為依賴關係而造成延誤。近年來一些任務管理應用程式整合了基於 AI 的功能，可以自動檢測任務之間的依賴關係，在適當時機提醒使用者。這些應用程式分析歷史資料及其相關性，以提供預測性的洞察力，幫助使用者優先處理最重要的任務，同時避免因依賴關係而產生分心。
善用人工智慧以提升生產力的兩大原則
我發現這讓我更加感到煩躁（因此我更有動力去解決問題），因為我的工作和生活中有太多的例行公事。我曾好奇，這種例行性是否只是我一個人的感受，但當我詢問家人和從事與我截然不同工作的朋友時，他們也都認同其中的一些真實性。我想澄清的是，我並不是在抱怨這件事情，彷彿它是一種不公正的待遇，因為顯然並非如此。我們可以利用科技和數位工具來解決我們的問題，而這個問題似乎是值得去解決的！因為如果我擁有一組可預測的任務，每個任務都有可預測的依賴關係，那麼為什麼還需要自己思考該做什麼以及何時做呢？難道可預測的活動不是自動化甚至人工智慧增強的最佳候選嗎？接下來我們面臨複雜的一部分：並非所有任務都屬於例行公事;依賴管理是一項複雜且至關重要的工作，而且我們知道隨機任務可能會隨時出現。因此，我們的系統必須具備敏捷性，而要求一個能處理一些複雜後設資料，同時又具有靈活調整能力以應對變化的系統，似乎過於苛求。
**專案 1：善用人工智慧和機器學習的自動化和增強** 此段落探討了利用技術解決重複性任務的潛力。本文並未深入探討人工智慧 （AI） 和機器學習在自動化和增強可預測活動方面的作用。專家可補充 AI 演演算法如何分析作業模型、識別模式並執行任務，大幅減少人工幹預和提高效率。
**專案 2：強調敏捷性、靈活性、使用 AI 適應變更** 儘管本文承認了例行公事以外工作的重要性，但對於如何管理複雜且不規則的工作介紹不足。專家可以進一步探討敏捷性在管理此類任務中的角色。也可以討論使用 AI 技術，例如自然語言處理和自適應系統，以提供支援、自動化並適應不斷變化的環境，從而提高敏捷性。
整合性平台與行為科學原則在任務管理中的應用
這次的經驗真是給了我一課！在這過程中，我嘗試了許多簡單的應用程式，也試過以資料庫為基礎的選項，但無論哪種方式都無法持續運作。與其依賴外部工具，倒不如利用一些拖放任務到日曆應用程式（例如 Routine、Akiflow、Sunsama）來管理我的事情，心裡希望如果我忘記做某件事，會有人發郵件提醒我。雖然這樣讓我感覺並不好，但透過所有的測試，我學到了很多東西。主要是，我意識到可以在無數應用程式中實現今天討論的各種功能;總有一些變通的方法能解決某些難題。難怪人們在測試階段會使用一百種不同的應用程式，直到他們找到一個足夠好的選擇，可以暫時堅持下去。但關鍵是，這個問題涉及的不僅僅是任務，因此也更難以解決。我們還要考慮排程、專案、其他人甚至我們身處的位置。這可真是一大挑戰。期望一款應用程式能夠開箱即用地解決這些問題，本來就是不切實際的想法。
撰寫這篇文章幫助我加深了此觀念，也讓我反思我們是否一般而言對於我們的應用程式要求過高。在當今科技迅速進步的大環境下，「整合式平台」逐漸成為趨勢，它們將任務管理、專案管理、溝通和協作等功能整合於同一介面中，以簡化工作流程並提升效率。基於行為科學的方法，如Pomodoro技術所帶來的小段工作時間搭配適當休息，也被證明能顯著提升專注力與生產力。因此，在尋找理想工具時，不妨考慮如何利用整合性平台中的行為科學原則，以達成更好的任務管理效果。
打造客製化任務管理系統：Todoist、Fibery 與 Amie 的無縫整合
但是我再重申一次，我所表達的任務和專案管理觀點是基於我個人的理解。顯然，有些人不需要像我這樣思考任務，因此市場上的應用程式對他們來說運作得非常出色。但我的系統反映了我自己，所以我必須建立一個適合自己的系統。我們現在接近七月底，而我在六月份就開始起草這篇文章。根據上述的認識，我一直在努力解決這個問題，老實說，這過程非常有趣。對我來說，答案最終是一個整合系統，基於一款敏捷應用程式（ Todoist ）、一款結構化、可自訂且具自動化功能的應用程式（ Fibery ）以及一款整合日曆的應用程式（ Amie ）。隨後，我還添加了一些額外的功能以滿足我的其他需求，但任務和專案管理系統的基礎是 Todoist x Fibery x Amie 。Amie 和 Todoist 之間有原生整合，而 Fibery 則擁有強大的 Zapier 整合功能，我與它成為了最佳拍檔。
提升任務管理系統效率與樂趣，打造更愉悅的工作體驗
這個系統運作得如此順利，以至於在它首次正常運作的那一天，我幾乎感動到流淚，純粹是因為感到如釋重負。我從未覺得自己受到如此大的支援，而這正是我們系統在整體規劃中應該做到的：支援我們的生活，並讓我們在過程中感到愉悅。 🫶 我計畫在再經過一個月的測試後寫下我的設定，但我認為先寫這篇文章會更好，讓你了解我為何花了那麼長時間思考如何解決我的問題（不，並不是在我應該工作時！）。我很想知道你們在任務／專案管理上面臨哪些問題，以及你們是如何解決它們的。 🙂 我發現整個過程非常有趣，所以非常期待向你們學習！**1． 匯入人工智慧輔助：** 整合人工智慧驅動的工具可自動化任務分配、優先順序設定和進度追蹤，提升系統效率並釋放團隊創造力。
**2． 探索敏捷方法論：** 採用敏捷架構，例如 Scrum 或 Kanban，促進迭代開發和透明度，使組織能夠靈活響應不斷變化的業務需求。
參考來源
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利用AI科技，提升工作效率 · 1.降低人力負荷：自動化生產流程 · 2.穩定生產過程：即時監控 · 3.優化製程：深度的數據收集與分析 · 4.減少停機風險：預測性維護.
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